本書は『マンガでわかる統計学』、『マンガでわかる統計学 回帰分析編』に続く第3弾。統計分析の一手法である因子分析の基礎から応用まで、マンガと文章と例題で理解させる。因子分析は、非常に人気のある分析手法で、特に心理学をはじめ、いろいろな分野で活用されている。
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第1章 アンケートの基礎知識
第2章 調査票と質問
第3章 数学的な基礎知識
第4章 主成分分析
第5章 因子分析
付 録 さまざまな分析手法
プロローグ あなたと私の因子分析
第1章 アンケートの基礎知識
1.標本抽出法
2.調査方法
3.標本の大きさの目安
4.無作為抽出法と有意抽出法
5.量的調査と質的調査
6.データ分析の取り組み方
第2章 調査票と質問
1.調査票の構成
2.質問の分類
3.避けるべき質問
4.避けるべき質問(続)
5.「真ん中」の存在
第3章 数学的な基礎知識
1.相関行列
2.単位行列
3.回転
4.固有値と固有ベクトル
5.対称行列
6.行列の補足
7.偏差平方和・分散・標準偏差
第4章 主成分分析
1.主成分分析とは
2.主成分分析の注意点
3.主成分分析の具体例
4.変数の選択と第1主成分
5.第1主成分と総合力
6.累積寄与率の目安
7.第2以降の主成分
8.分散と固有値
第5章 因子分析
1.因子分析とは
2.因子分析の注意点
3.因子分析の具体例
4.本章の例における標本
5.注意点の補足
6.因子負荷量の値が小さな変数の処遇
7.最尤法
8.なぜ回転というとバリマックス法ばかりなのか
9.因子負荷量行列と因子構造行列
10.ブロマックス法
11.仮定できる共通因子の個数の上限
12.主因子法とバリマックス法を「過去の遺物」扱いすることに対する疑念
13.因子分析における用語
付 録 さまざまな分析手法
1.多変量解析
1.1 多変量解析の概要
1.2 重回帰分析
1.3 ロジスティック回帰分析
1.4 クラスター分析
1.5 コレスポンデンス分析と数量化III類
1.6 構造方程式モデリング
2.その他
2.1 統計的仮説検定
2.2 カプラン・マイヤー法
参考文献
索引